当你开车上路时，你的车是由一个复杂的并行处理器管理的:你的大脑。这个计算引擎能够同时做大量的事情，以至于我们仍然不确定它是如何工作的。

当你开车的时候，很多事情必须同时做。显然，你必须能够启动各种控制-转向和工作离合器和油门一起。你需要观察周围各种各样的威胁——那个坑洞，滚到街上的足球，那些等待过马路的行人(你会为他们停下来，对吧?)

事实上，我们在任何时候都应该寻找的东西是非常多的。每一次旅行都是一个独立的事件，在任何给定的旅行中出错的概率不会因为昨天没有出错而改变。但我们的大脑并行处理器似乎有这种风险降低算法，特别是对于我们经常旅行的路线。越是没有事情发生，我们就越不关注。

我们该如何利用这些注意力呢?好吧，让我们不要进入电话辩论——出于某种原因，我们创造了替罪羊电话，以便允许自己做各种其他分散注意力的事情。听音乐，听新闻，这里有一个非常糟糕的:听《美国生活》或听磁带上的书。所有这些事情都是专门为了让你在认知上置身于某个地方——任何地方——而不是在这条你厌倦了一天看两次的无聊道路上。

但是把这些干扰都拿走，会发生什么呢?你的并行处理器会感到无聊，开始用你自己的内心歌曲或政治思考或旧的备用性幻想来娱乐自己。你又来了，明明该开车却跑到别的地方去了。在没有其他干扰时，我们的大脑会自我分散注意力。你听到提倡者理直气壮地宣称，你应该百分之百地专注于开车，但我们知道这是不可能的;这只是为了政治上的哗众取宠。

然而，这并不能改变一个事实，那就是我们开着一辆巨大的钢铁(或复合材料)在路上飞驰，我们可能会用它给自己和他人造成很多伤害。真正的100%自觉驾驶包括不断地检查我们的速度，注意每一个限速标志(你确实看到了所有限速标志，对吧?)，每分钟多次检查汽车的四面八方，以确保没有傻瓜潜伏在你的盲点，估计你与前面汽车的距离，监测道路有多湿，确定什么时候因为有车驶来而调暗你的灯，还有，嗯，清单还在继续。

实际上，我们的工作做得非常出色，但我们的失败是频繁而明显的，无论是在我们周围汽车的凹痕，报纸的标题，还是在线地图上交通视图上看到的红色路段。这很常见，因为尽管我们在开车时应该同时做很多事情，但我们真的很少做这些事情。只是风险很低，大多数情况下我们都能侥幸逃脱。

但这里的情况正在发生变化，而且变化很快。(至少在汽车行业是这样。)所有这些我们需要并行完成的任务——我们并没有真正虔诚地去做——越来越多地可以由机器来完成。事实上，机器可能比我们做得更好，但从法律和文化的角度来看，控制问题仍然是一个棘手的问题。我们已经习惯了控制和负责汽车的运行，要改变这一点可能很难。

因此，科技正在逐步削弱这一点。福特在国际消费电子展上进行了一次大型展示，我与他们进行了一次交谈，阐明了他们正在努力提高安全性的一些事情——其中一些已经到位，甚至在福克斯和嘉年华这样的中流车上也已经到位。

就像我们认真开车一样，驾驶辅助技术(官方称为高级驾驶辅助系统，ADAS)通过观察工件，然后在需要时采取一些行动来操作。我们用眼睛和耳朵(偶尔触摸，当方向盘发出嘎嘎声时)来判断是否有问题，我们用手和脚来采取行动。

机器的劣势在于，任何一台机器都不能像我们的身体一样做那么多的事情，但是，有了多台机器，我们可以制造出一个做得更好的组合单元。

例如，当展望未来时，我们有许多不同的机器选择:视觉摄像机、红外、雷达和激光雷达都是例子。每个人都有优点和缺点。视觉相机在弱光条件下显然会受到影响;雷达会把大型金属固定物体误认为是其他汽车;激光雷达最适合用于近距离探测，这意味着我们需要其他东西来获得早期预警。然而，每一个都可以用于最适合的工作，并且可以融合输入，以得出关于安全威胁的总体结论，并做出其他操作决策。

接下来的问题是如何处理这些信息。例如，一辆具有自动刹车功能的汽车可以在需要时自动刹车。在今天的应用中，这是一个硬刹车;在未来，它将变得更加微妙，使用中间力量直到结束，如果必要，可以强制硬止损。

相比之下，如果一辆车的控制权更大，司机可能会被告知即将出现的问题，只有当汽车认为司机刹车不够快时，才会自动刹车。如果你想知道它是如何知道你刹车的力度的，它不仅仅是计算关闭速度——还有一个传感器测量你踩刹车踏板的速度。如果你太温柔，你可能会得到一些帮助。

根据我们所听到的一些嵌入式视觉技术的故事，这种类型的视觉引导控制似乎是一项正在进行中的工作。但事实证明，其中一些视觉处理算法令人惊讶地得到了完善，以至于自2007年以来，由一家名为Mobileye的公司提供的这些算法已经被铸造在专用的硅片上。

Mobileye是专门为解决汽车安全问题而成立的。他们与ST微电子合作，建立了一个定制的ASIC;他们称之为EyeQ芯片。这个想法是要有足够的马力来并行运行某些特定的算法，只依赖于一个单目摄像机的数据——不花哨的3D东西．第一个版本有四个专用加速器，他们称之为“视觉计算引擎”，或vce，与两个ARM946E核心一起工作。本系统的具体任务包括:

• 前方碰撞警告
• 自动远光灯控制
• 车道偏离
• 探测到前方车辆的距离

另外，您也可以将引擎用于行人检测。

虽然这个芯片在很大程度上只是一个概念验证，但它被应用在宝马、凯迪拉克和沃尔沃的各种车型上。

EyeQ2是第二个版本;他们声称它的处理能力是EyeQ的六倍。它有5个vce, 3个“矢量微码处理器”和2个MIPS34K处理器。这增加了可以并行完成的事情的数量。(注意从ARM到MIPS的转换，这是基于老派基准测试的决定。)这种芯片已经有了更多的商业应用，出货量达到数百万个。

第三代EyeQ3目前正在研发中。它增加了另一个VMP和两个MIPS核心，以及更快的时钟和内存以及所有的支持电路，从而使处理能力增加了6倍。该版本将于2014年发布。

这里的重点是，虽然许多视觉算法仍在通过软实现来促进频繁的变化和更新，但Mobileye已经采用了第三代专用硬硅。(显然，它的某些部分是高度可编程的，但关键算法已经被强化了。)请注意，他们并非只是固执地走定制路线;他们不能(并且声称他们仍然不能)找到现成的技术(甚至是硅IP)来满足他们所需要的性能。当他们找到适合自己的方法时，他们会说他们很乐意停止定制解决方案。

因此，当福特将整个汽车组装在一起，将传感技术与制动响应(例如)结合起来时，他们一直在与Mobileye合作处理视觉部分。随着专业公司开发出越来越晦涩的算法，以及汽车制造商越来越多地转向系统集成商，这样的联盟似乎很可能激增。

我们也可以开始改进我们现有的一些原始操作。福特说的是“部分远光灯”——为了迎面而来的司机，只关闭左侧的远光灯，而让右侧亮起来。或者对镜子进行位映射，使图像可以投射到镜子上。这不仅仅是让汽车自动做更多我们现在做的事情;它正在改变我们的行为。

在某种程度上，汽车可能会驾驶我们。我们知道这是可以做到的——见鬼，一些州已经明确批准了这个概念。我们知道谷歌正在这么做(他们可能想要降低生成街景的成本——无人驾驶汽车不会要求加薪，也不会停下来吃披萨)。当然，如果事情搞砸了，我们必须解决谁该负责任的问题。

我不得不说，考虑到我在过去12个月里开了很多车，有几次长途公路旅行，我可以接受让汽车来代替驾驶(相比之下，巡航控制似乎太粗糙了)。不过，这样一辆车可能会严格遵守速度限制。并不是说我自己曾经超过它……只是说……

所以很明显，如果有足够的时间，我们的生物并行处理器将会得到突破，许多其他的并行系统将会接管。这些新的小部件将始终保持高度专注，不会感到困倦、无聊，也不会幻想你刚刚经过的商店里的甜甜圈。他们将完全不受Ira Glass低调的声音和背景中超酷的节奏的影响。

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